應用於網上交易平臺的檢索方法和系統的製作方法

2023-05-05 06:27:26

專利名稱：應用於網上交易平臺的檢索方法和系統的製作方法
技術領域：
本申請涉及網絡數據處理領域，特別涉及應用於網上交易平臺的檢索方法和系 統。
背景技術：
網上交易平臺是平臺服務提供者為開展網上交易提供的計算機信息系統，在網上 交易平臺上可以實現賣方用戶和買方用戶的網上交易等。在網上交易平臺上，買方用戶輸 入一定的關鍵詞就可以相應的檢索到賣方用戶的廣告源，這種在網際網路領域的競價排名模 式下，賣方用戶提供的廣告源(例如文本文件，圖片等)與對應關鍵詞(即是購買詞或單 位)的映射關係，稱為廣告源和關鍵詞之間的匹配。賣方用戶可以通過購買關鍵詞來實現 給廣告源作廣告的目的，例如，賣方用戶購買了關鍵詞a，則買方用戶輸入的檢索詞語在一 定規則下映射到關鍵詞a時，就將賣方用戶的指定廣告源(例如文本、圖片等)向買方用戶 進行展示。而賣方用戶通過這種關鍵詞和廣告源之間的匹配投放廣告並為自己帶來的利 益，例如買方用戶的點擊、諮詢或者產生交易等，就稱為賣方用戶的收益。現有技術中，應用於網上交易平臺的檢索方法中，當買方用戶輸入關鍵詞之後，按 照一定的匹配映射關係檢索到賣方用戶的廣告源，現有技術的匹配映射關係按照如下方式 生成在選取廣告源和關鍵詞的匹配時，一般考慮優先匹配最新的廣告源，以及該廣告源與 某個關鍵詞匹配是否給該廣告源帶來的收益最大。例如，賣方用戶有「賣各種手機」和「賣 國外手機」兩個不同的廣告源，關鍵詞有「手機」，「摩託羅拉手機」，「諾基亞手機」三個，假 設每個廣告源只可以關聯兩個關鍵詞，且有各種關聯為賣方用戶帶來的收益如下「賣各種 手機」匹配「手機」的收益為10 ；「賣各種手機」匹配「摩託羅拉手機」的收益為-J ；「賣各 種手機」匹配「聯想手機」的收益為6 ；「賣國外手機」匹配「手機」的收益為9 ；「賣國外手 機」匹配「摩託羅拉手機」的收益為7 ；「賣國外手機」匹配「聯想手機」的收益為5。則按 照現有方法生成的各個廣告源與關鍵詞之間的匹配關係為廣告源「賣各種手機」匹配關鍵 詞「手機」和「摩託羅拉手機」，廣告源「賣國外手機」匹配關鍵詞「聯想手機」，上述匹配關係 為賣方用戶帶來的收益為22。但是在上述例子中，還存在一種廣告源與關鍵詞的匹配方式為「賣各種手機」關 聯到「手機」與「聯想手機」，「賣國外手機」關聯到「摩託羅拉手機」，上述匹配關係為賣方 用戶帶來的收益為23。可以看出在實際應用中，在對賣方用戶的廣告源匹配到關鍵詞的個 數做限制時，如果在提取廣告源時僅僅考慮提取時間最新的廣告源，或者將廣告源與關鍵 詞建立匹配關係時，僅僅依據某個匹配關係能夠給當前一個或一組相近廣告源帶來最大收 益，這樣得到的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係並不能代表賣方用戶所經營的所有領域， 使得賣方用戶的某些所經營的領域裡沒有或很少有廣告源能夠匹配到關鍵詞，那麼，當買 方用戶在輸入關鍵詞進行商品檢索時，就檢索不到相應的符合要求的廣告源，如果買方用 戶重複進行檢索，勢必會導致網上交易平臺伺服器搜索性能的下降。進一步的，現有技術中 生成廣告源與關鍵詞之間匹配關係的方式也不能給賣方用戶帶來最大收益。
總之，目前需要本領域技術人員迫切解決的一個技術問題就是如何能夠創新的 提出一種應用於網上交易平臺的檢索方法，以解決基於現有技術中廣告源與關鍵詞的匹配 關係在網上交易平臺進行重複檢索時，造成的網上交易平臺伺服器搜索性能的下降的問題。

發明內容
本申請所要解決的技術問題是提供一種檢索方法，用以解決基於現有技術中廣告 源與關鍵詞的匹配關係在網上交易平臺進行重複檢索時，造成的網上交易平臺伺服器搜索 性能的下降的問題。本申請還提供了一種檢索裝置，用以保證上述方法在實際中的實現及應用。為了解決上述問題，本申請公開了一種應用於網上交易平臺的檢索方法，該方法 包括依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源；將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣 告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配的廣告 源與關鍵詞之間的匹配關係；根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相應的廣告源。本申請還提供了一種廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成方法，該方法包括依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源；將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣 告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配的廣告 源與關鍵詞之間的匹配關係。本申請還提供了一種應用於網上交易平臺的檢索系統，該系統包括匹配關係生成裝置，用於依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該 賣方用戶的廣告源；將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約 束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源與所述生成的關鍵 詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立 匹配的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係；搜索單元，用於根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相 應的廣告源。本申請還提供了 一種廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成裝置，該裝置包括提取模塊，用於依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶 的廣告源；生成關鍵詞模塊，用於將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；建立規劃模型模塊，用於按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；獲取匹配關係模塊，用於利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以 獲得需要建立匹配的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係。與現有技術相比，本申請包括以下優點本申請可以避免買方用戶在輸入關鍵詞之後檢索不到合適的廣告源情況下，重複 檢索給網上交易平臺的伺服器帶來的檢索速度和性能下降的問題，本申請實施例儘量保證 了在買方用戶一次檢索情況下，就能夠獲取到最合適的廣告源的情況，因此也提升了買方 用戶的購物體驗，以及賣方用戶的銷售體驗。當然，實施本申請的任一產品並不一定需要同 時達到以上所述的所有優點。


為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對於 本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其 他的附圖。圖1是本申請的廣告源與關鍵詞之間匹配關係的生成方法實施例1的流程圖；圖2是本申請的應用於網上交易平臺的檢索方法的流程圖；圖3是本申請的廣告源與關鍵詞之間匹配關係的生成方法實施例2的流程圖；圖4是本申請的廣告源與關鍵詞之間匹配關係的生成裝置實施例1的結構示意 圖；圖5是本申請的應用於網上交易平臺的檢索系統的結構示意圖；圖6是本申請的廣告源與關鍵詞之間匹配關係的生成裝置實施例2的結構示意 圖。
具體實施例方式下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基於 本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬於本申請保護的範圍。本申請可用於眾多通用或專用的計算裝置環境或配置中。例如個人計算機、服務 器計算機、手持設備或可攜式設備、平板型設備、多處理器裝置、包括以上任何裝置或設備 的分布式計算環境等等。本申請可以在由計算機執行的計算機可執行指令的一般上下文中描述，例如程序 模塊。一般地，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組 件、數據結構等等。也可以在分布式計算環境中實踐本申請，在這些分布式計算環境中，由 通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中，程序模塊可以 位於包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。本申請的主要思想之一可以包括，首先按照賣方用戶的廣告源在各個類目下的分 布比例提取出一定數量的廣告源，因為提取是按照廣告源的類目分布比例進行的，這樣就使得提取出的廣告源能夠儘量分布該賣方用戶所能交易的所有商品區域，其次再根據這些 廣告源生成對應的關鍵詞，並且採用建立0 1規劃模型和基於搜索的求解方式相結合的 方法，從而得到需要建立匹配關係的廣告源與對應的關鍵詞之間的匹配，採用本申請實施 例的方法建立的匹配關係能夠代表賣方用戶的最大收益，從而在買方用戶輸入關鍵詞檢索 所需商品時，能夠依據前述建立的匹配關係檢索到最相關的賣方用戶的廣告源。這就避免 了買方用戶在檢索不到合適的廣告源情況下，重複檢索給網上交易平臺的伺服器帶來的性 能下降的問題，本申請實施例儘量保證了在買方用戶一次檢索情況下，就能夠獲取到最合 適的廣告源的情況，因此也提升了買方用戶的購物體驗，以及賣方用戶的銷售體驗。參考圖1，示出了本申請的廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成方法的實施例1 的流程圖，可以包括以下步驟步驟101 依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源。在本實施例中，對於所有賣方用戶的廣告源，可以採取一定的規則將所有廣告源 進行分類，例如廣告源的類目可以按照樹狀進行生成，當根節點為服裝時，其子節點可以 包括男士服裝、女士服裝和兒童服裝，而子節點「男士服裝」還可以包括不同季節不同款式 的服裝等，在實際中根據需要將類目劃分到一定的詳細程度。其中，對廣告源進行分類的方 式屬於現有技術，本發明在此不做詳細的介紹。賣方用戶廣告源的分類方法可以是各種方 法，只要滿足實際要求的同一類廣告源在同一類目下即可。在按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源，其中，所述預置條件可以 是提取的廣告源的個數大於需要建立匹配關係的廣告源的個數等，這是為了避免有的廣 告源匹配不到關鍵詞時的情況出現。其中，需要建立匹配關係的廣告源的個數由賣方用戶 提供，即是賣方用戶在建立匹配關係過程之前就確定了最後需要建立匹配的廣告源的個 數。具體在某一個類目下，在該類目下提取廣告源時可以按照時間是否最新以及，某個廣告 源是否提取過作為參考進行提取。賣方用戶的廣告源可以為各種形式，例如文本、圖片或 者視頻等，只要滿足可以在網際網路上展示即可稱為本申請實施例中所述的廣告源。步驟102 根據所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞。將步驟101中 提取得到的廣告源生成對應的關鍵詞，其中，在生成關鍵詞時可以利用提取中心詞，或者採 用擴展匹配的方法，將廣告源生成關鍵詞的方法屬於現有技術，本申請在此不做詳細介紹。 需要說明的是，本步驟中生成的關鍵詞準則為生成的關鍵詞需要與廣告源有一定的相關 並能代表買方用戶的購買意願。其中，與廣告源有一定的相關表示根據某個廣告源生成的 關鍵詞應該滿足賣方用戶的要求，但是同時也不能損害買方用戶的體驗，既能代表買方用 戶的購買意願。例如，當賣方用戶的廣告源為「銷售各種Nokia手機」，則提取出的關鍵詞可 以為「手機」，"Nokia手機」，或「各種手機」等，一般情況下關鍵詞可以為廣告源對應文本的 中心詞。步驟103 按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣 方用戶的廣告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係。在本實施例中，所述預置的約束條件一般為每個廣告源映射的關鍵詞的個數，以 及需要建立匹配關係的廣告源的數目。其中，約束條件的內容一般由賣方用戶進行預置，在 實際應用中建立匹配關係的時候，因為會對廣告源的數目以及每個廣告源所映射的關鍵詞個數有一定的限制，所以為了建立滿足以上約束條件的規劃模型，需要引入一個0-1整數 變量用來表示某個或某組廣告源與某個關鍵詞是否映射，映射則表示為1，不映射則表示為 0，則根據預先確定的約束條件建立目標為該賣方用戶收益最大化的0-1整數規劃模型。所 述賣方用戶收益，可以理解為某個廣告源與某個關鍵詞建立匹配之後給賣方用戶帶來的利 潤，在實際的項目中可以採用為賣方用戶帶來的點擊率來表示收益。關於該整數規劃模型 的具體建立過程在下一個實施例中將進行詳細介紹。需要說明的是，賣方用戶提供的廣告源與對應關鍵詞的映射關係，即為本申請實 施例中廣告源和關鍵詞之間的匹配。步驟104 利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立 匹配的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係。當步驟103中的規劃模型建立之後，可以利用基於搜索的求解方法對該0-1整數 規劃模型進行求解，求解的結果即是廣告源和關鍵詞對應的匹配關係。其中，所述匹配關係 中的廣告源總數，為賣方用戶預先指定的需要建立匹配的廣告源個數，賣方用戶只需預先 指定約束條件，即需要建立匹配的廣告源個數，和每個廣告源需要匹配的關鍵詞個數即可。本申請中求解出的匹配關係，可以重複利用，同時一個廣告源與關鍵詞的匹配生 成後也可以返回給賣方用戶，並讓賣方用戶確定是否滿足其要求。廣告源和關鍵詞之間的 匹配建立以後可以有多種應用，一般應用於當買方用戶輸入關鍵詞後，網上交易平臺服務 器可以按照該預先生成的匹配關係查找到某個賣方用戶的廣告源，並將該廣告源的內容返 回給買方用戶，因此本申請實施例中建立的匹配關係，最能代表賣方用戶的銷售商品信息， 從而可以後續提高賣方用戶的銷售體驗，也能夠在買方用戶檢索到的廣告源能夠較為貼近 其購買意願。同時參考圖2所示，在匹配關係生成方法實施例1的基礎上，在步驟104之後，本 申請的應用於網上交易平臺的檢索方法實施例還需要包括步驟201 根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相應的
廣告源。即是在本實施例中，當賣方用戶的匹配關係生成之後，在網上交易平臺伺服器端 進行保存，當買方用戶輸入關鍵詞之後，即是自己需要購買的商品或物品的關鍵詞時，可以 在伺服器端按照步驟104中得到的匹配關係搜索到對應廣告源，依據本實施例中的匹配關 系檢索到的廣告源，可以更能真實反映賣用戶的產品信息，同時也能使得買方用戶更精準 的搜索到自己所需的產品，無需重複檢索或者更換關鍵詞就能在儘可能少的次數內檢索到 符合自己購買意願的廣告源；並且，由於本申請實施例中建立的匹配關係中的廣告源為分 類目進行提取的，則網上交易平臺伺服器在檢索時也只需按照匹配關係中廣告源所在類目 進行檢索，基於上述分析可以看出，本申請實施例可以減少網上交易平臺伺服器的檢索次 數，提升了網上交易平臺伺服器的檢索性能。優選的，本實施例還可以包括步驟202 將搜索得到的相應的廣告源在網站頁面上顯示給買方用戶。同時，伺服器可以將檢索到的廣告源在網站頁面上顯示給買方用戶，以使得買方 用戶可以點擊獲取到具體產品的信息以及購買方式。在本實施例中，將賣方用戶的廣告源進行分類後再採用類目分布比例選取廣告源，從而能夠保證廣告源覆蓋賣方用戶所賣物品的全部領域，並且本實施例中採用0-1整 數規劃建立對於賣方用戶最優匹配選取的模型，採用基於搜索的貪心算法求解建立的模 型，就能夠得到對於賣方用戶來講最優，即是能代表賣方用戶所經營的所有領域的廣告源 與關鍵詞之間的匹配，從而能在買方用戶輸入關鍵詞希望檢索到相關的廣告源，利用本申 請實施例中生成的匹配關係獲取到比較能符合要求的賣方用戶的廣告源，這樣就避免了買 方用戶重複進行檢索的操作，從而提升了網上交易平臺伺服器的搜索速率和性能，同時，也 提升了買方用戶在查找廣告源時的購物體驗。參考圖3，示出了廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成方法實施例2的流程圖，可 以包括以下步驟步驟301 將當前網上交易平臺系統中所有賣方用戶的廣告源按照預置的分類標 準進行分類。在本實施例中，首先需要對當前網上交易平臺系統中所有賣方用戶的廣告源按照 預置的分類標準進行分類，並將分類之後的各類目廣告源進行存儲，以便於後續按照各個 類目從某類廣告源中獲取到需要提取的廣告源。步驟302 依據給定的賣方用戶，獲取該賣方用戶所有的廣告源在各個類目下所 佔的分布比例。針對某一個需要生成匹配關係的賣方用戶，首先從所有廣告源中獲取到屬於該賣 方用戶的廣告源，並獲取到該賣方用戶的廣告源在各個類目下的分布比例。獲取到該分布 比例是為了後續按照該比例在各個類目下提取相應比例的廣告源。本實施例中，按照賣方 用戶的廣告源在各類目中分布比例來提取廣告源的方式，可以使得賣方用戶的各個類目都 能夠提取出相應的廣告源，就不會在匹配關係的生成過程中漏掉賣方用戶的某個或某些類 目，從而保證了依據該提取出的廣告源生成匹配關係時，可以使得該匹配最有針對性的代 表賣方用戶的廣告源，那麼後續在買方用戶輸入關鍵詞進行搜索時，網上交易平臺伺服器 搜索到該匹配的機率也就相對較大，因此，基於本申請實施例生成的匹配關係同時還滿足 賣方用戶的最大收益。步驟303 依據所述分布比例在各個類目下提取預置個數的廣告源，所述預置個 數大於所述需要建立匹配的廣告源的個數。例如，賣方用戶的廣告源在A與B類目下的分布比例為1 2，那麼在提取廣告源 的過程中，也需要分別在A與B類目下提取1 2的比例的廣告源。當然，提取的廣告源的 總數需要滿足一定要求，在本實施例中，則是使得提取的廣告源的個數大於需要建立匹配 的廣告源的個數，一般情況下，可以直接提取需要建立匹配的廣告源的個數的2倍。因為在 實際應用中，經常會存在多個廣告源對應一個關鍵詞的情況，但一般情況下，基於網上交易 平臺伺服器的搜索速度和性能考慮，一個關鍵詞一般只對應一個廣告源或一類廣告源，這 樣在後續依據關鍵詞搜索廣告源時就不用遍歷所有的廣告源，每一個關鍵詞都能搜索到不 同的廣告源，就會加快網上交易平臺伺服器的搜索速度。例如廣告源「賣各種手機」只與 關鍵詞「手機」建立映射，而廣告源「賣手機」與關鍵詞「手機」也應建立映射，如果這兩個廣 告源相互獨立，那麼上面兩種匹配關係則不能同時存在，則會導致某一個廣告源沒有關鍵 詞可以形成匹配的情況。步驟304 建立一個矩陣X，所述矩陣的項Xi, j表示第i個關鍵詞與第j個廣告源是否匹配。當提取出賣方用戶需要建立匹配的廣告源之後，則需要建立該賣方用戶收益最大 化的0-1整數規劃模型。在實際中需要首先建立一個矩陣X，該矩陣為η行m列的矩陣，採 用該矩陣的項Xi, j來表示第i個關鍵詞與第j個廣告源是否匹配，即是第i個關鍵詞與第 j個廣告源是否具有映射關係。其中，i = 1，......，n，j = 1，......m。步驟305 將所述矩陣按列轉換為向量，並依據該轉換後的向量建立0 1整數規 劃模型。將矩陣轉換為向量時，需要將矩陣的第二列連接到第一列的底部，第三列連接到 第二列的底部，依次連接，直至將矩陣的最後一列連接到倒數第二列的底部，則將矩陣轉化 為了一個總數為 Λ 的向量。依據該向量建立的規劃模型如下所示
η m
權利要求
1.一種應用於網上交易平臺的檢索方法，其特徵在於，該方法包括 依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源； 將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源 與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配的廣告源與 關鍵詞之間的匹配關係；根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相應的廣告源。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，還包括 將搜索得到的相應的廣告源在網站頁面上顯示給買方用戶。
3.一種廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成方法，其特徵在於，該方法包括 依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源； 將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源 與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配的廣告源與 關鍵詞之間的匹配關係。
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，還包括將當前網上交易平臺系統中所有賣方用戶的廣告源按照預置的分類標準進行分類。
5.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述按照類目提取滿足預置條件的該賣 方用戶的廣告源，具體包括獲取該賣方用戶所有的廣告源在各個類目下所佔的分布比例； 依據所述分布比例在各個類目下提取預置個數的廣告源，所述預置個數大於所述需要 建立匹配的廣告源的個數。
6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述約束條件包括需要建立匹配的廣告 源的個數，以及每個廣告源要求匹配關鍵詞的上限個數；所述按照預置的約束條件建立表 示各個廣告源與各個關鍵詞之間的匹配關係的規劃模型，具體包括建立一個矩陣X，所述矩陣的項表示第i個關鍵詞與第j個廣告源是否匹配； 再將所述矩陣按列轉換為向量，並依據該向量建立如下所示的規劃模型
7.根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，所述利用基於搜索的求解方法對所述規 劃模型進行求解，具體包括分別獲取各個關鍵詞與各個廣告源之間的每一個匹配對應的廣告源收益、相似度、廣 告源廣度和廣告源深度；在廣告源收益最大的多個匹配組合中，分別計算所述多個匹配組合給賣方用戶帶來的 多個賣方收益；判斷賣方收益最大的匹配組合是否為多個，如果是，再依次按照相似度、廣告源廣度 和/或廣告源深度的大小對所述多個賣方收益最大的匹配組合進行排序，並從最終排序結 果中選取出最靠前的一個匹配組合；如果不是，則直接獲取該一個賣方收益最大的匹配組 合；判斷當前獲取到的匹配組合中的廣告源匹配的關鍵詞個數是否達到超過上限個數，如 果是，則將該匹配組合的映射關係刪除，並進入下一個步驟；如果否，則保存所述匹配組合， 進入下一個步驟；繼續在各個關鍵詞與各個廣告源之間的其他匹配中獲取滿足約束條件的匹配組合，直 至所述提取出的廣告源都已經匹配到所述上限個數的關鍵詞；按照每個廣告源的總體收益值對得到的匹配組合進行排序，並將排序後滿足約束條件 的匹配組合作為求解結果。
8.一種應用於網上交易平臺的檢索系統，其特徵在於，該系統包括匹配關係生成裝置，用於依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方 用戶的廣告源；將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條 件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源與所述生成的關鍵詞之 間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配 的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係；搜索單元，用於根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相應的 廣告源。
9.根據權利要求8所述的系統，其特徵在於，還包括顯示單元，用於將搜索得到的相應的廣告源在網站頁面上顯示給買方用戶。
10.一種廣告源和關鍵詞之間匹配關係的生成裝置，其特徵在於，該裝置包括提取模塊，用於依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣 告源；生成關鍵詞模塊，用於將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；建立規劃模型模塊，用於按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述 提取到賣方用戶的廣告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；獲取匹配關係模塊，用於利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得 需要建立匹配的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係。
11.根據權利要求12所述的裝置，其特徵在於，還包括分類模塊，用於將當前網上交易平臺系統中所有賣方用戶的廣告源按照預置的分類標 準進行分類。
12.根據權利要求10所述的裝置，其特徵在於，所述提取模塊具體包括獲取比例子模塊，用於獲取該賣方用戶所有的廣告源在各個類目下所佔的分布比例； 提取子模塊，用於依據所述分布比例在各個類目下提取預置個數的廣告源，所述預置 個數大於所述需要建立匹配的廣告源的個數。
13.根據權利要求9所述的裝置，其特徵在於，所述建立規劃模型具體包括建立矩陣子模塊，用於建立一個矩陣X，所述矩陣的項表示第i個關鍵詞與第j個 廣告源是否匹配；轉換子模塊，用於將所述矩陣按列轉換為向量，並依據該向量建立如下所示的規劃模型
14.根據權利要求9所述的裝置，其特徵在於，所述獲取匹配關係模塊，具體包括 獲取參數子模塊，用於分別獲取各個關鍵詞與各個廣告源之間的每一個匹配對應的廣 告源收益、相似度、廣告源廣度和廣告源深度；計算子模塊，用於在廣告源收益最大的多個匹配組合中，分別計算所述多個匹配組合 給賣方用戶帶來的多個賣方收益；第一獲取匹配子模塊，用於判斷賣方收益最大的匹配組合是否為多個，如果是，再依次 按照相似度、廣告源廣度和/或廣告源深度的大小對所述多個賣方收益最大的匹配組合進 行排序，並從最終排序結果中選取出最靠前的一個匹配組合；如果不是，則直接獲取該一個 賣方收益最大的匹配組合；判斷子模塊，用於判斷當前獲取到的匹配組合中的廣告源匹配的關鍵詞個數是否達到 超過上限個數，如果是，則將該匹配組合的映射關係刪除，並進入下一個步驟；如果否，則保 存所述匹配組合，進入下一個步驟；第二獲取匹配子模塊，用於繼續在各個關鍵詞與各個廣告源之間的其他匹配中獲取滿 足預置的約束條件的匹配組合，直至所述提取出的廣告源都已經匹配到所述上限個數的關 鍵詞；排序子模塊，用於按照每個廣告源的總體收益值對得到的匹配組合進行排序，並將排 序後滿足約束條件的匹配組合作為求解結果。
全文摘要
本申請提供了應用於網上交易平臺的檢索方法和系統，所述方法包括依據給定的賣方用戶，按照類目提取滿足預置條件的該賣方用戶的廣告源；將所述提取到的賣方用戶的廣告源生成相應的關鍵詞；按照預置的約束條件建立規劃模型，所述規劃模型表示所述提取到賣方用戶的廣告源與所述生成的關鍵詞之間的匹配關係；利用基於搜索的求解方法對所述規劃模型進行求解，以獲得需要建立匹配的廣告源與關鍵詞之間的匹配關係；根據接收到的買方用戶輸入的關鍵詞，按照所述匹配關係搜索相應的廣告源。本申請可以避免買方用戶在輸入關鍵詞之後檢索不到合適的廣告源情況下，重複檢索給網上交易平臺的伺服器帶來的檢索速度和性能下降的問題。
文檔編號G06F17/30GK102129431SQ201010003928
公開日2011年7月20日 申請日期2010年1月13日 優先權日2010年1月13日
發明者張濤, 郭寧, 郭家清 申請人:阿里巴巴集團控股有限公司